优化排版，把复杂度标记为公式

problems/周总结/20201112回溯周末总结.md

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 **所以这块就说一说我个人理解，对内容持开放态度，集思广益，欢迎大家来讨论！**
 
 子集问题分析：
-* 时间复杂度：O(n * 2^n)，因为每一个元素的状态无外乎取与不取，所以时间复杂度为O(2^n)，构造每一组子集都需要填进数组，又有需要O(n)，最终时间复杂度：O(n * 2^n)
-* 空间复杂度：O(n)，递归深度为n，所以系统栈所用空间为O(n)，每一层递归所用的空间都是常数级别，注意代码里的result和path都是全局变量，就算是放在参数里，传的也是引用，并不会新申请内存空间，最终空间复杂度为O(n)
+* 时间复杂度：$O(n × 2^n)$，因为每一个元素的状态无外乎取与不取，所以时间复杂度为$O(2^n)$，构造每一组子集都需要填进数组，又有需要$O(n)$，最终时间复杂度：$O(n × 2^n)$
+* 空间复杂度：$O(n)$，递归深度为n，所以系统栈所用空间为$O(n)$，每一层递归所用的空间都是常数级别，注意代码里的result和path都是全局变量，就算是放在参数里，传的也是引用，并不会新申请内存空间，最终空间复杂度为$O(n)$
 
 排列问题分析：
-* 时间复杂度：O(n!)，这个可以从排列的树形图中很明显发现，每一层节点为n，第二层每一个分支都延伸了n-1个分支，再往下又是n-2个分支，所以一直到叶子节点一共就是 n * n-1 * n-2 * ..... 1 = n!。
-* 空间复杂度：O(n)，和子集问题同理。
+* 时间复杂度：$O(n!)$，这个可以从排列的树形图中很明显发现，每一层节点为n，第二层每一个分支都延伸了n-1个分支，再往下又是n-2个分支，所以一直到叶子节点一共就是 n * n-1 * n-2 * ..... 1 = n!。
+* 空间复杂度：$O(n)$，和子集问题同理。
 
 组合问题分析：
-* 时间复杂度：O(n * 2^n)，组合问题其实就是一种子集的问题，所以组合问题最坏的情况，也不会超过子集问题的时间复杂度。
-* 空间复杂度：O(n)，和子集问题同理。
+* 时间复杂度：$O(n × 2^n)$，组合问题其实就是一种子集的问题，所以组合问题最坏的情况，也不会超过子集问题的时间复杂度。
+* 空间复杂度：$O(n)$，和子集问题同理。
 
 **一般说道回溯算法的复杂度，都说是指数级别的时间复杂度，这也算是一个概括吧！**